線型代数学ライブラリの比較
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以下の表では線型代数学ライブラリの比較を示す。
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| 開発元 | 費用 | 言語 | 特徴 | |
|---|---|---|---|---|
| Armadillo (線形代数ライブラリ) | Conrad Sanderson | 無料 | C++ | LAPACKと統合されており、様々な行列の分解を最適化された速度で実行できる[1][2][3] |
| GNU Scientific Library | GNUプロジェクト | 無料 | C言語 | 汎用の数値計算ライブラリでもある[4] |
| IMSL | en:Rogue Wave Software | 有料 | C言語, C#, Java, FORTRAN, Python | 汎用の数値計算ライブラリでもある |
| INTLAB | S.M.Rump[5][6][7][8][9] | 有料 | MATLAB/GNU Octave | 区間演算・アフィン演算が使えて、数値線形代数における精度保証付き数値計算に活用されている[5][6][7][8][9] |
| LAPACK | 多数 | 無料 | FORTRAN | 数値線形代数のためのライブラリ (LINPACK, EISPACKの後継)[10][11][12][13] |
| NAG数値計算ライブラリ | Numerical Algorithms Group | 有料 | C言語/FORTRAN | 汎用の数値計算ライブラリでもある |
| ScaLAPACK | 多数 | 無料 | FORTRAN | 分散メモリ型コンピュータ向けのLAPACK |
| SciPy | scipy.org community | 無料 | Python | Pythonに数値計算機能を付与するためのライブラリ[14][15][16] |
機能
以下の表では次の略称を使う
- LS (最小二乗法, Least Square)
- EVP (固有値問題, Eigen Value Problems)
- GEVP (一般化固有値問題, Generalized Eigen Value Problems)
- SVD (特異値分解, Singular Value Decomposition)
- GSVD (一般化特異値分解, en:generalized singular value decomposition)
- NG (不可)、OK (可)
| LS | EVP | GEVP | SVD | GSVD | 区間演算 | アフィン演算 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Armadillo (線形代数ライブラリ) | NG | OK | OK | OK | NG | NG | NG |
| GNU Scientific Library | OK | OK | OK | OK | NG | NG | NG |
| IMSL | OK | OK | OK | OK | NG | NG | NG |
| INTLAB | NG | OK | OK | NG | NG | OK | OK |
| LAPACK | OK | OK | OK | OK | OK | NG | NG |
| NAG数値計算ライブラリ | OK | OK | OK | OK | OK | NG | NG |
| SciPy | OK | OK | NG | OK | NG | NG | NG |
